2018年12月20日，由主办的「AIoT+智慧城市峰会」在深圳成功开会。2018年是物联网和智慧城市关键一年。这一年，AI和IoT融合已是趋势，无论是国内BATJ等巨头厂商，还是中小型物联网创业公司，都将公司战略从曾多次的IoT改变为今年的AIoT；这一年，也是智慧城市朝著行进的一年，据不几乎统计资料，目前有数290个城市选入国家智慧城市试点，并有多达300个城市分别与BAT、华为以及三大运营商等杰出的数字经济和智慧城市运营服务企业签订了战略合作框架协议；也是在这一年年末，邀来清华大学，以及BATJ、华为等巨头厂商，就AIoT及智慧城市技术及产业发展进程和现状展开总结和深入探讨。清华大学尹首一：IoT中如何构建AI清华大学微纳电子系副主任、微电子学研究所副所长尹首一在大会上回应，考虑到安全性问题，设备末端构建AI计算出来沦为趋势。

要符合各种场景下AI计算出来的市场需求，必须考虑到算力和功耗问题的权衡。例如智能手机对语音技术的应用于，智能家电中也有苛刻的功耗的约束。因而要在功耗有限场景下构建AI算法和运算就沦为关键。

未来AI计算出来芯片组必需符合三个条件：可编程、计算出来/内存采访友好关系型、超高能效/超强低功耗。目前从世界学术界技术发展角度来看，大家从两个角度来展开希望：算法模型的灵活、传输。

2016年，神经网络早已可以传输到1比特，而精度依然相似仅有精度的神经网络，误差只有一个百分点，在绝大多数场景可以忽略不计。硬件架构上的变革。硬件架构的运算现在仍然在大大发展，但是还无法符合现在毫瓦级，甚至更高标准的市场需求，这将是对未来对新的架构研发上明确提出的挑战。今年6月份又看见一个大的新闻，美国硅谷一家AI芯片的公司，它并购了老牌的一家公司，宣告要开源它的CPU架构，变为开源指令级，这家公司核心的技术来源就是CGRA技术路线，该技术路线受到很大注目，比起于CPU、GPU、FPGA需要更佳地构建超强低功耗，清华的研究团队从2006年开始注目这一可重构架构，2015年应用于到AI计算出来，并基于此设计了AI计算出来芯片，在基本计算出来单元级、芯片架构级构建了硬件重构；2016年开始应用于先前研究成果，Thinker系列三款AI芯片，可以构建超高能效和超强低功耗。

腾讯云张羿：智慧城市的政务服务建构腾讯云政务民生首席架构师张羿就腾讯云在智慧城市的方案和实践中展开了理解，从政务服务角度讲智慧城市的建设。张羿回应，腾讯云定位数字化助手，打造出连接器、工具箱及生态，为数字政府构建「互联网+」的目标。

同时，张羿在会上明确提出腾讯云打造出「五型智慧城市」的目标：以安全可靠、绿在网络的基础设施建构“感官之城”；以普惠平均分配、细致半透明的公共服务建构“体验之城”；以绿色环保、可持续发展为核心的城市环境建构“生态之城”；以多元参予，现在管理为核心的社会管理建构“开源之城”；以高端智能、互融共生为核心的数字经济建构“创意之城”。针对智慧城市建设模型，腾讯云有自己的「1314框架」，即：统一的城市门户，三张感官网（互联网、物联网、通信网），统一的城市服务平台（还包括通信服务平台、公共承托平台、数据和智能平台），四大主题应用领域（数字产业、数字民生、政府管理、城市管理）。在人脸识别服务上，腾讯云发售发帖证书平台，其中关键技术为活体检测，腾讯云的活体检测使用「四字唇动方面」，因为这样的方案对避免假货更加有效地。

另外，针对类似人士，腾讯云加到了人性化的「反光板选项」。现在早已在「粤省事」上可以用于。华为苗彩霞：华为OceanConnect使能产业物联网华为OceanConnect物联网平台首席架构师苗彩霞指出，近十年，AIoT突飞猛进，其中数据沦为其中关键点之一。其中，芯片+LiteOS可以得出原始的物理画像；在网络层，华为的NB-IoT网络可以构建低功耗传输；在云端，分布式计算和处置增进了万物网络。

华为通过万物感官、万物网络、万物智能，使能现在的智慧社会。对于华为而言，底层做到万物相连和设备管理，统一的设备派发、管理，以及数据搜集等；基于ICT技术，打造出上层使能能力。在整体物联平台中，基于资产模型、科学知识图谱，以及以此为基础的上层对外开放，对于独立国家开发者和应用于对外开放商，可以便利应用于。

边云融合的AI很最重要。华为在边缘有自己的智能盒子，在云端有自己的算法、训练和优化。同时，并非所有数据必须上传遍云端，大于损失等候云端很最重要，这在华为的整体架构中很最重要。

华为在数据存储、数据处理、数据分析和数据可用上做到了大量工作。在应用于使能方面，华为通过对外开放AIP使能横向行业、行业套件获取较慢应用于建构、无码化设备构建研发三方面推展行业生态。

百度聂科峰：AIoT安全性为建构智慧城市的基石百度AI安全性技术总监聂科峰回应，AI+IoT是以传感器为特征的AIoT终端分担了数据采集、AI分析、结果对系统、智能继续执行等任务。现在AIoT中的安全性并不悲观，特别是在随着PC到AIoT时代，生态碎片化渐渐相当严重。现在在安全性方面的挑战还包括两方面：传统联网设备的风险，以及AI带给的系统性安全性风险。

在AI方面的挑战是持续的，其中核心挑战为「不确定性」，还包括理解不确定性和随机不确定性。在此过程中，可以通过数据污染、数据流反击、机器学习对抗性反击来展开模型训练。

针对系统性解决问题AIoT安全性问题，聂科峰指出应当从安全性评估、安全性号召和安全性确保三个方面展开应付。安全性评估。

AIoT设备未来在上市前可以有基本的（还包括硬件、固件、应用软件、外围模块、通讯等）设备标准评估；安全性确保。基于语音、摄像头等AIoT设备必须做到风向DNS服务器和其他服务器的云端风险部署；在设备末端，要对安全性状态监测、蓄意应用于监测、数据安全防水、系统漏洞排查四层防水，全面确保设备终端安全性。安全性号召。

还包括安全性OTA和AIoT系统自适应热修缮漏洞能力。未来设备有可能只必须一个小的path就能构建。百度AIoT安全性解决方案在云管端都有布局，明确布局如下图右图。

ZNV力维曹友盛：AIoT赋能智慧城市ZNV力维首席技术官曹友盛回应，现在做到的两件事就AIoT和智慧城市，在峰会上，ZNV力维展现出了他们现在做到了一些创意应用于实践中。曹友盛指出，人工智能到现在只是万里长征的第一步，只是在人脸上有了一定的突破。今年10月是AIoT的经常出现，明年不会有更加多机会。

关于AIoT和智慧城市，智慧城市首先要解决问题的科学知识图谱、数据应用于落地的问题，AIoT只在IoT上做到智能构建。明确为：切断城市物联网从感官到理解的“任督二脉”,构成感官到理解的“闭环”；智慧城市必须解决问题智慧分享、 智慧流动、智慧交流，创建数据DIKW的智能化和自动化分解。智慧城市从解决问题明确问题著手，创建专业知识图谱，解决问题数据应用于的落地；智慧从智能感官转行， 通过边缘计算出来、区域智脑、城市大脑，创建一个全网智能的物联网，而不是靠几个大脑。

对于智慧城市，关键在于切断感官与理解的“任督二脉”，构成“赋能”闭环。在感官末端和理解端的趋势还包括，提高生产与服务过程的敏捷性与协作性，构建「智能辅助研发」；提高资源共享，全网流动，构建「算力、AI等赋能」；降低生产与运营的不确定性，构建「叙述（强化）型分析」；创建末端到端的行业智能，构建「DIKW（半）自动化建构」；物理世界与信息世界从混杂到协作融合，构建「物信孪生」；流程混杂到全流程协商，构建「数据融合」到「业务融合」。

最后构建产业生态多边对外开放协同创意。感官末端趋势将构建以业务模型（数据模型或科学知识模型）驱动智能化能力，构建物自主化与物协作化；理解末端，ZNV力维做到了人脸大数据系统心理和情绪识别系统等。ZNV力维针对AIoT，做到了物联网的DIKW智能构建架构，针对全网智能的智能节点设备，有一系列Oasis融合智能单元。曹友盛举例称之为，在上海做到了人口管理，用DIKW模型作出偷窃指控预警、重点追踪人员预警、酗酒人员移动预警、容留酗酒指控预警、实无人口未登记预警、肇事肇祸精神病人变动预警等智能预警模型。

总编李宗仁：AI投研邦（(公众号：)会员计划）总编李宗仁宣告，月宣告会员计划——AI投研邦计划，其中还包括AIoT行业报告。什么是AIoT行业报告？明确为一份行业报告，具备一线信息，全面可信，专家意见，同行对系统，系统由于的特点。

AI投研邦的四大权益为：每日投研通讯、大咖Live、全年12份AI+专业研报、会员超级彩蛋（大咖读书、折扣票、峰会演说等涉及信息定期公布）。权益一，投研通讯。是每天两分钟网络AI+行业投研咨询，第一时间掌控你注目领域的投研进展和行业动态。

权益二，全年40+场大咖Live。有国内外一线AI大咖亲授，的十个行业主要是：驾驶员、安防、零售、医疗、金融、芯片、智慧城市、AIoT、机器人、安全性。权益三，AI投研研报。全年是12份AI+研报，为你共享最前沿、最AI、最不容忽视的行业势能，也是刚才说道的十个领域。

足不出户就能与全世界的同行、投资人展开交流与交流的自学平台。权益四，会员超级彩蛋。

还包括好书荐读，还包括今天峰会上午嘉宾内容的精彩特集视频版跟精编文字版，还有跟今天会议优惠门票福利等。在汽车、安防、金融、医疗、教育、零售、安全性、芯片、AIoT、智慧城市十大领域有最少两年的很深累积，在一线信息方面，每一份报告公布前两个月展开新的专访。最后，李宗仁总结称之为，AI投研邦基于很深行业累积，是一线信息、全面可信、专家意见、同行对系统、系统有序的独家原创报告。

京东城市陈旭旭：用AI和大数据打造出智能城市京东城市计算出来事业部高级专家陈旭旭回应，城市计算出来是城市数据的收集、管理、分析挖出和服务获取「数据 + 计算出来」解决问题交通、规划、环境、能耗、公共安全、商业、医疗等痛点。时间数据和空间数据两种，同时在此基础上细分为六种数据（空间静态点数据、空间点时序数据、时空动态点数据、空间静态网数据、空间静态时间网动态数据、时空动态网数据），基于数据标准化通算法模块化，们指出所有城市的数据都是可以被分在这六个数据模型之中的，所以这是我们明确提出的数据标准化的概念。在城市计算出来的理念上，我们明确提出了以规划到运维到预测的闭环可持续发展模式，这个早已运用到工业界，为我们的城市计算出来打下基础。

如今，京东在智能选址、公共安全等方面早已有明确方案。传统厂商做到的系统集成和信息化，我们利用大数据和人工智能从数据中提供科学知识，解决问题行业问题；在云服务方面，我们以解决问题城市痛点为出发点、可基于给定云搭起服务；在AI方面，我们将点、线、面融合的顶层设计+多领域横向应用于融合。阿里云IoT田辉：系统之系统阿里云IoT事业部高级算法专家、智能城市架构师田辉指出，智能城市如果是一个人，广义上的IoT是人的眼睛、耳朵等传感层基础设施，收集信息后传送给神经中枢做到决策。

城市物体的产于、状态，以及在城市维度展现出出来的科学知识，可以老大我们解决问题一部分城市问题。智慧城市的范畴还包括看见的部分（诸如一卡通筹办、一图、一号等）和看不到的部分（还包括热岛效应、地下设施等）。而从物联网的角度，阿里不会做到几件事情：合理的基础设施部署、各个子系统在平台上的互通、在基础设施上产生的数据资源的应用于。

阿里云IoT赋能智慧城市主要还包括，电商领域累积的技术组件赋能智慧城市，通过阿里云物联网使能平台协助厂商已完成设备相连配备、ISV工作设置、SI工作配备等。最后，田辉回应，阿里云IoT赋能智慧城市的定位为：以解决问题产业数字化转型升级中的痛点为出发点， 通过全面搭起IoT基础设施，打造出使能平台，完备生态系统推展物联网向智联网发展。

北京毫米科技徐旭：智能家居3.0北京毫米科技COO兼任牵头创始人徐旭谈到，用户对智能家居的市场需求不在于「功能」，而在于更加便利的主动掌控和更加智能的自我决策控制。智能家居3.0就是设备具备自律感官、自学能力，并获取场景化、个性化的辅助决策或海湾温泉的智能控制决策，构建分布式相连触智能。徐旭回应，引进AI后，可以构建场景化决策、多设备同步掌控、个性化智能控制。例如，智能设备根据用户日常操作者习惯，自学到设备状态变化的关联性，自动构成场景。

在智能家居，为获取精准的个性化自动控制，利用大规模数据及机器学习和智能控制算法，解决问题场景的复杂性、用户偏爱及习惯的多样性，以及人物动态状态辨识等。毫米科技的目标是创立一个不会思维的家，利用HOMI的智能算法及数据，内置到权利产品及第三方产品中。

目前，毫米科技有两条主要产品线，ROOME是针对于终端消费者市场的品牌，获取系列的智能产品。主要针对于存量家庭的灯光智能化的较慢升级改建；HOMInside向传统家电及电工企业获取智能模组及整体方案，协助其产品展开较慢的智能化升级。Semtech甘泉：耕耘LoRa 智慧城市才能“更加有看点”Semtech市场战略总监甘泉认为，IoT最重要的是要有更加多的相连，把数据顺利调取出来，让用户在相连的掌控和用于中获得更佳体验，最差的方法是用于低功耗的LoRa技术。

lora需要构建超强远距离部署、能耗较低、架设方式非常简单，无论是小区域的市场需求还是大城市的网络部署，整个LoRa技术的应用于早已十分成熟期。在过去一年，LoRa技术获得普遍接纳，多达90家运营商重新加入LoRa联盟。目前终端和基站的通讯距离是5000米，但在5G时代，几百米就需要构建很好地通讯。

这意味著LoRa的部署成本比起传统运营商削减了很多。在Semtech，腾讯、阿里、中兴、信通院都是合作伙伴。目前部署长距离低功耗的物联网就两大阵营，一个是华为NB-IoT阵营，一个是LoRa阵营。从实际应用于效果上看，LoRa阵营的实力和实际推展的效果不会更加多一些。

在全球，lora每年市场快速增长都在50%以上，中国的这一数字更高。现在在水表、气表格、电表还有热表上，很多都加装了LoRa的技术，现在的智慧城市的管理，也与LoRa息息相关，屏蔽、锁具掌控、自动报警、智能楼宇、智能车主等，LoRa技术都做到了十分大的贡献。IoT不同于传统的互联网，其应用于顶点更加多，且每个传感器的市场需求都不一样，因此，耕耘下去，才能符合客户的市场需求，把智慧城市做到得更佳。

和而泰地产潘子健：DT时代的3个转型 大数据“掌控一个时代”和而泰地产事业部总经理潘子健认为，目前业内不会把智能与智慧混淆，而他实在，智能和智慧实质上劣的是数据，人类能从数据中提炼出科学知识，从科学知识可以构成智慧。DT时代，人类面对3个最重要的转型。

第一就是指信息化南北智能化。传统信息化是以流程为导向，人为收集数据，而智能化则是我们对客观世界的现实快速反应。第二就是指互联网南北物联网。互联网主要是电脑、手机和智能终端的联网，物联网确实是把所有可以联网的设备统一连网际网路。

2019年5G也要开始商用，5G时代来临时最主要的应用于就是物联网的应用于。第三是传统的数据分析向数据智能转型。IT时代数据分析、数据智能、商业智能较为火热。

在物联网时代，大数据、人工智能的融合，不会沦为人类在整个社会变革过程中信息交互的方式。在大数据时代，隔三差五不会经常出现新的技术理念，还包括虚拟现实、边缘计算出来等等，但在所有的这些新技术、新趋势、新潮流里，可谓一个时代的只有大数据，所以在大数据时代，我们必须做到时代的契机。

和而泰地产作为清华大学和哈工大牵头正式成立的公司，目前早已沦为全球仅次于的智能控制器的生产厂商，每年有1.5亿的智能控制器出厂，不仅提早布局5G，堪称早已把核心业务伸延到物联网、大数据、人工智能。目前已经历单品智能、场景智能、全屋智能、智慧家庭的四个时代，对智慧社区、智慧城市、智慧农业、智慧校园、智慧养老皆有落地案例。「2018 AIoT势力榜」奖项入围在此次峰会筹备期间，不会对过去跟踪报道过的企业、团队展开再行一次的会晤，征选出有在IoT和智慧城市领域中的细分领域里杰出的公司、技术团队，从有所不同的维度对这些公司、技术团队展开考量，投票决定其中最不具代表性的企业，并在峰会举行期间为其授予涉及奖项。

明确奖项发布如下：最佳应用于平台奖：ZNV力维深圳力维智联技术有限公司（全称ZNV力维）是领先的AIoT产品与解决方案提供商，致力于AIoT技术的创意与“AIoT+行业”的落地应用于，其前身是深圳中兴力维技术有限公司。作为“国家级高新技术企业”，公司有多达20年的研发与管理经验、300余项专利与软件著作权，员工近千人。基于绿在数据相连、绿在数据融合与使能、全网智能的AIoT技术能力，力维大大将AIoT赋能到公共安全、智慧城市与电信行业，为全球70多个国家及地区获取有竞争力的产品和解决方案。

最佳人工智能技术奖：深兰科技深兰科技（上海）有限公司是较慢茁壮的人工智能第一梯队头部企业，作为平台型世界级AI Maker，自2014年由归国博士团队创立以来，仍然以“人工智能 服务民生”为理念，致力于人工智能基础研究和应用于研发，主导人工智能仅有产业链智能软件输入及自律硬件设计和生产。最佳终端产品奖：北京毫米科技北京毫米科技（HOMI）致力于将人工智能技术应用于到智能家居及IoT领域，让设备不具备感官、自学及掌控决策的能力。还包括数据采集、系统建构、算法研发及产品设计、软硬件研发、生产及销售。

业务范围还包括C末端及B末端领域。最佳安全性解决方案奖：百度安全性百度安全性是百度公司旗下，以AI为核心、大数据为基础打造出的领先安全性品牌，是百度在互联网安全18年最佳实践中的总结与萃取。业务由AI安全性、移动安全性、云安全、数据安全、业务安全性五大矩阵包含，全面覆盖面积百度各种简单业务场景，同时向个人用户和 商业伙伴输入领先的安全性产品与行业一体化解决方案。最佳统合解决方案创新奖：小米集团小米公司正式成立于2010年4月，是一家专心于高端智能手机、互联网电视以及智能家居生态链建设的创新型科技企业。

“让每个人都能享用科技的体验”是小米公司的愿景。小米公司应用于了互联网研发模式研发产品的模式，用极客精神做到产品，用互联网模式杀掉中间环节，致力于让全球每个人，都能品尝来自中国的优质科技产品。圆桌对话：AIoT与IoT的差距在哪？AIoT何时愈演愈烈？活动尾声，Semtech市场战略总监甘泉、康行科技牵头创始人潘江宇、和而泰地产事业部总经理潘子健、清华大学深圳研究生博士后蓝米算法工程师曲晓峰在现场展开了圆桌对话，议题是《AIoT技术和智慧乘势应用于的融合》。

Semtech市场战略总监甘泉回应，AIoT要想要作好，前提是大量的数据需要“喂食”，而目前，前端传感器的数量并过于多，搜集的资料、数据信息也过于多。现在，lora技术获取很好的渠道，阿里腾讯京东都在涌进，全球也有每年50%的市场快速增长，lora技术势必会作为物联网相连的主流技术茁壮。康行科技牵头创始人潘江宇则指出，AIoT和IoT的差距就在于否客户能很快上手，有新的体验，具有刷脸、语音辨识、智能对话的场景就是AIoT呈现出的状态。

此外，两者之家处置数据的方式也不一样，通过AI的方式处置需要对系统给设备，构成工具性的产品，用更为便利的应用于协助人们的生活。他特别强调，技术要上天，但是产品要落地。和而泰地产事业部总经理潘子健认为，4年之前他们就预测到IoT到AIoT的愈演愈烈，也在同年发售了C-life平台。

从智能到智慧的升级，要有数据和计算出来以及服务，所以IoT到AIoT的升级或者愈演愈烈是一个必定。而和而泰从一开始做到IoT就是射击计算出来、射击AI、射击服务。

目前地产业都在“去地产化”，更为推崇智能与服务，这又是一波新的契机。清华大学深圳研究生博士后蓝米算法工程师曲晓峰则实在，AI和IoT的融合可以分离讲：既有AI的产品终端到IoT里，也有IoT运营用于AI的技术。尽管物联网端的传感器数量还过于多，运营一些AI功能很不受局限，但是今年早已看见有些AI功能的产品愈演愈烈的迹象了。

2018年最主要的变化是AI耐心了，人们理性了，对AI的撕破更为侧重在实际价值层面。眼下，AIoT的市场正在走过，5年就能全面兴旺。有可能二三线城市略为差点，但是一线城市意味著是不一样的。

正如大会中各位大佬所言，2018年是AIoT和智慧城市唤醒的一年，2019年将不会是各方势力之后集中力量投放，产业兴起和场景落地之后拓展的一年。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

本文来源：中欧体育-www.kaixindiyi.com